Predicting non‐native fish dispersal under conditions of climate change: case study in <scp>E</scp>ngland of dispersal and establishment of pumpkinseed <i><scp>L</scp>epomis gibbosus</i> in a floodplain pond
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Predictions of future climate change include shifts in patterns of precipitation, evapotranspiration and water run‐off, resulting in increased periods of drought as well as variability and intensity of rainfall events. In the United Kingdom, the non‐native North American sunfish, pumpkinseed Lepomis gibbosus (L.), is expected to benefit from these changes. We examine how hydrological variability induced by predicted changes in climate will affect the dispersal and spread of pumpkinseed in England by: (i) determining the relationship between discharge regime and pumpkinseed propagule pressure; (ii) examining a newly‐established pumpkinseed population following a flood event in 2007; and (iii) comparing the growth and life‐history traits of this new population with fish collected from the source population to demonstrate how the pumpkinseed's life‐history plasticity contributes to its success as a coloniser. Using Bayesian modelling, we determined that the number of pumpkinseed escapees is likely to increase with increasing discharge. The newly‐established pumpkinseed population showed fast juvenile growth, early age at maturity and small size at maturity. These traits differed significantly from the source population, specifically total length (TL) means at ages 1 and 2 were significantly greater in the new population, whereas TL at age 4 was significantly greater in the source population, and a significantly higher proportion of mature females were found at smaller size classes in the newly established pumpkinseed population. This study demonstrates the potential link between hydrological variability (current and future) and the dispersal of non‐native pumpkinseed, leading to the establishment of new populations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».